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功放线性化实现方法

时间:03-03 来源:互联网 点击:

线性是多模多载波无线网络的一个关键性能,这些网络包括宽带第三代(3G)和第四代(4G)蜂窝系统,包括减小了覆盖区域并且采用低发射功率架构的小型蜂窝基站。其亮点在于射频/微波功率放大器(PA)能以低成本和低系统功耗提供所需的性能。遗憾的是,功放的操作通常不是线性的,可工作在平均输出功率0.5W至60W的线性化功放的高性价比方案还没有实现。

  为更好地理解这些RFPAL解决方案的用途和射频预失真(RFPD)技术的使用,本文将该方法与数字预失真(DPD)和回退等用于改善功放线性度的传统方法进行了比较。

  没有功放是完美的。当馈入多频输入信号时,功放将提升有用信号,但也会产生无用的互调(IM)项(图1a)。当功放接近饱和时,这种非线性行为会愈加明显。为了在没有采取预失真技术的条件下获得可接受的线性度,功放通常要从饱和点(图2a中的PSAT(3dB))回退。遗憾的是,当放大器的工作点回退时,放大器的直流效率将下降(图1b)。对于已经进入回退模式以适应信号的峰值与均值比(PAR)以及进一步回退以满足系统线性要求的AB类功放而言,8%甚至更低的效率并不少见。

  

  图1:图中表明了(a)通常由射频功放产生的互调失真,以及(b)射频功率、效率和失真之间的关系。

  在许多蜂窝通信应用中,PAR的基础是10-4的互补累积分布函数(CCDF)概率。虽然回退放大器是发射平均功率在20W以下的功放最常采用的线性化方法,但有源线性化也是很有吸引力的一种实用技术。有源线性化技术包括RFPD和DPD,允许发射器在接近甚至稍高于PSAT-PAR工作点的条件下工作(图2b)。当然,当信号峰值超过功放饱和点时,没有一种预失真方法能够校正信号,因为没有办法恢复由于箝位造成的信息丢失。采用有源线性化技术后,AB类放大器一般可以增加3dB至6dB驱动,从而使效率提高2倍至4倍。与回退放大器相比,有源线性化技术能使最后一级功放、电源、冷却部件和运行成本减少一半以上。

  

  图2:图中比较了(a)没有采用预失真技术和(b)采用了预失真技术的射频功放性能。

  在要求宽信号带宽的系统中,比如长期演进(LTE)系统,或宽带多载波/多协议系统中,回退放大器也许不是一种可选技术,因为功放可能在任何功率水平都无法实现目标线性性能。在这些系统中,有必要采用有源线性化技术来满足规定的辐射排放或通信标准的要求。考虑到系统成本、功耗、尺寸等因素,射频预失真技术可以在功放平均输出功率电平低至500mW的系统中满足这些要求。

  Scintera公司的SC1889和SC1869 RFPAL代表了在小型蜂窝设计中实现线性性能的实用解决方案。在这种场合中,系统成本的下降、外形封装的缩小和复杂性的降低是部署异构网络的重要因素。在这样的网络中,这种射频预失真技术为工作在最大平均输出功率约0.5W至60W的功放提供了比DPD或回退方法更具性价比的方法。SC1889支持高达60MHz的即时带宽,可以与工作在5W至60W平均输出功率的A/AB类或Doherty放大器一起使用。SC1869支持最大20MHz的即时带宽,并针对平均输出功率在0.5W至10W的A/AB类放大器作了优化。

  

  图3:这些图显示了(a)没有经过预失真线性化和(b)经过预失真线性化的功放。

SC1889和SC1869器件所采用的射频预失真技术与DPD有很大的相似性,都可补偿调幅至调幅(AM-AM)和调幅至调相(AM-PM)失真、互调失真和功放存储效应,而且都采用反馈信息补偿由于温差和功放老化造成的信号损伤。虽然射频预失真和DPD都是基于Volterra级数近似算法,并共享其它相似的基础理论,但它们的电路设计和系统实现没有相似性。

  SC1889和SC1869 RFPAL是使用射频输入和输出信号(RFIN和RFOUT)的自适应系统,因此它们能够在远程无线电头端、PA模块以及无需直接访问数字处理器的任何应用中独立工作。例如,图4a显示了使用RFPAL的一种高层系统框图。在该图中,方向性耦合器用于驱动线性化电路的射频输入(RFIN和RFFB)。校正信号(RFOUT)再通过方向耦合器与功放输入信号组合在一起。该线性化器使用功放输出信号自适应地判断在给定平均与峰值功率电平、中心频率和信号带宽下的功放非线性特征。然后在频域中对来自功放输出端的这个反馈信号(RFFB)进行分析,并为代价函数的自适应校正产生一个频谱上分解过的线性度指标。

  

  图4:图(a)显示了Scintera公司SC1889/69 RFPAL的关键功能模块,图(b)显示了安装在评估印刷电路板(PCB)上的芯片。

RFPAL处理器根据Volterra级数近似算法产生校正信号,而这种近似算法还会通过一组由数字控制器产生的可编程系数得到不断的优化。数字控制器运行一种自适应算法,然后将系数应用于校正处理器以最大限度地减小代价函数。

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